大数据产业正在用一个超乎我们想象的速度蓬勃发展，在上个月贵阳的数博会上，让全世界感受到了大数据的巨大魅力。借助大数据的风口，云计算和人工智能也同时走进我们的视野，他们三者之间有着不可分割相互影响的关联。

大数据的概念

大数据，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。

大数据时代已经来临，它将在众多领域掀起变革的巨浪。但我们要冷静的看到，大数据的核心在于为客户挖掘数据中蕴藏的价值，而不是软硬件的堆砌。因此，针对不同领域的大数据应用模式、商业模式研究将是大数据产业健康发展的关键。我们相信，在国家的统筹规划与支持下，通过各地方政府因地制宜制定大数据产业发展策略，通过国内外IT龙头企业以及众多创新企业的积极参与，大数据产业未来发展前景十分广阔。进充分利用大数据的价值。

云计算的概念

云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。

人工智能的概念

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。

大数据、云计算、人工智能三者间的关系

物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新是物联网发展的灵魂。

云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。

人工智能打个比喻为一个人吸收了人类大量的知识（数据），不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据，更是基于云计算平台完成深度学习进化。

简单总结：通过物联网产生、收集海量的数据存储于云平台，再通过大数据分析，甚至更高形式的人工智能为人类的生产活动，生活所需提供更好的服务。这必将是第四次工业革命进化的方向。

云计算与大数据

从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

人工智能与大数据

如果我们把人工智能看成一个嗷嗷待哺拥有无限潜力的婴儿，某一领域专业的海量的深度的数据就是喂养这个天才的奶粉。奶粉的数量决定了婴儿是否能长大，而奶粉的质量则决定了婴儿后续的智力发育水平。

与以前的众多数据分析技术相比，人工智能技术立足于神经网络，同时发展出多层神经网络，从而可以进行深度机器学习。与以外传统的算法相比，这一算法并无多余的假设前提（比如线性建模需要假设数据之间的线性关系），而是完全利用输入的数据自行模拟和构建相应的模型结构。这一算法特点决定了它是更为灵活的、且可以根据不同的训练数据而拥有自优化的能力。

但这一显著的优点带来的便是显著增加的运算量。在计算机运算能力取得突破以前，这样的算法几乎没有实际应用的价值。大概十几年前，我们尝试用神经网络运算一组并不海量的数据，整整等待三天都不一定会有结果。但今天的情况却大大不同了。高速并行运算、海量数据、更优化的算法共同促成了人工智能发展的突破。这一突破，如果我们在三十年以后回头来看，将会是不弱于互联网对人类产生深远影响的另一项技术，它所释放的力量将再次彻底改变我们的生活。

人工智能与云计算

人工智能是程序算法和大数据结合的产物。而云计算是程序的算法部分，物联网是收集大数据的根系的一部分。可以简单的认为：人工智能=云计算+大数据（一部分来自物联网）。随着物联网在生活中的铺开，它将成为大数据最大，最精准的来源。

现在已进入大数据、云计算、人工智能时代，我们必须弄清楚他们的本质，抓住机遇，跟上趋势，创新发展，才能高科技的发展大潮中立于不败之地。

随着科学技术的迅速发展，人类开始进入大数据时代，云计算、大数据、移动互联网已成为时代三大主题，正在推动着新经济时代的发展。在科学领域、经济领域及社会生活的方方面面，呈现出海量数据特征，在海量数据中蕴含着人类各种行为、心理信息。

对此有网友表示称，常说的"大数据"和"云计算"应该当成动词。即"大数据"指大数据分析或大数据处理。"大数据"对应"小数据算法"，"云计算"对应"单个计算机的计算"。比如"1+1等于几"这个问题，我们可以通过小数据算法（口算），用单个计算机的计算（甚至计算器）完成计算。再想象一个复杂的问题，需要跨时间、跨空间计算的问题，比如"去年中国各行各业的生产总值，加上美国今年各行各业的生产总值是多少？"这个问题我们就需要通过大数据的分析或处理方法，用云计算完成。

进一步说，要通过分析或处理各地各时段存储的各种数据资源，用互联网上（云）大量的计算机进行计算（计算）得出结果。这就是大数据、云计算。你可以通俗的理解为：大数据（分析或处理）是前台，云计算是后台。

或者理解为：大数据（分析或处理）是软件方法，云计算是硬件设备资源。或者可以再直观的理解为：大数据就是人直接操作的界面（网页、软件或App），云计算就是这些网站、软件或App供应商提供的服务。

聚焦工业大数据、智能制造的原创型先锋新媒体

【造奇导读】这两年出现了一股现象：随着人工智能的热潮，大数据和云计算被一些人吹上了天，说的越来越邪乎，那我们该如何正确认识呢？

文 | 刘成军，造奇智能产业新媒体创始人兼主编，智能产业深度观察，价值阅读倡导者

战国《风赋》：“夫风生于地，起于青苹之末，侵淫溪谷，盛怒于土囊之口，……”

DT时代，未来已来——数据“大爆炸”

首先要明白大家为何从前几年开始谈大数据了？这是一个基本问题，包含着对当下数据现实的基本认识。一个不可忽视的事实是，随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长。大约每两年翻一番，这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。

数据“大爆炸”

对于如此巨量数据（而且单纯的增量数据都是一个巨量），与之相关的存储、分析、流转、使用到交易等等环节产生了一系列关联的问题，而在当下的时间节点，我们不得不明确面对，而不仅仅是先找个地方把数据存起来。

国家信息中心专家委员会主任宁家骏表示：大数据是指无法在一定时间内使用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集。大数据不仅仅是大，还有它的复杂性和沙里淘金的重要性。

以上是宁家骏从技术分析角度对数据与大数据做的区分，传统软件处理的数量主要是结构化数据，而且数量上相对小。当规模大到需要新的技术方案的时候，那正是我们重新认识它的时候。

在笔者看来，大数据有两大特点，一是数据来源多源，包括各种结构化数据和非结构化数据，如网络日志、视频、图片、地理位置信息等等，同时数量相对巨大，大数据中的‘大’本身就是一个相对的概念；二是数据处于“on line”即在线的状态，能够随时被吸取和关联，并进行分析。

一般来讲，更多智能硬件和这能设备的加入，更多数据实时产生，于是就需要大数据技术来实现对数据信息的价值挖掘。大数据技术包括了数据采集，数据存取，基础架构，数据处理，统计分析，数据挖掘，模型预测，结果呈现等八个方面。

而以上几个方面都离不开云平台和云计算能力，比如说数据采集之后的数据存储，现在很多非核心敏感数据都可以存储在云端；数据挖掘也是需要通过云计算和机器学习才能实现。那什么才是云计算呢？

云计算——低成本部署、随需使用的计算大脑

所谓云计算，非常教科书的说法是“能通过网络访问可扩展的、灵活的、可共享的物理或虚拟资源池，并按需自助获取和管理这些资源的模式。其中资源实例包括服务器、操作系统、网络、软件、应用和存储设备等。 ”

从以上概念可以看出其包括软件、硬件等资源，简单说云计算有三层云平台，第一个是Iaas（Infrastructure as a Service），基础设施即服务，以前这些资源都是企业固有资源，现在可以不再拥有，通过平台服务商提供，减轻部署成本；第二个是Paas（Platform as a service），平台即服务，开放式的API可以由合作方提供行业和内容的服务；第三个是SaaS（Software as a service），软件即服务。比如我们经常使用的手机APP等；

云计算有一个很重要的特点和优势就是资源池化，就是把Iaas，Paas，Saas层的资源（CPU、存储、网络等）放入到资源池中(云服务器)，由云服务器进行集中管理。云计算里所有的服务都是通过资源池里的资源而提供的。

我们已经进入了新一轮技术驱动的时代

那如何理解大数据与云计算的关系？

在中国计算机学会大数据专家委员会副主任车品觉看来：人工智能、深度学习，这些都是二十年前就有的技术，但是二十年前没有大数据，没有可以关联的数据。所以大数据的故事从有了关联才真正开始。

那如何应用大数据?车品觉表示：首先要了解数据的生命周期。“布点”、“收集”、“存储”，这些是前端，之后需要对数据做“识别”、“关联”、“分析”。还有一个能把整个过程包起来的，就是“实时刷新”。这就是数据的生命周期，它是一个闭环。不管你怎么使用大数据，你首先要了解这个周期。

车品觉

阿里巴巴集团首席技术官王坚在一次小型论坛上分享到：“云计算是工业时代的电，大数据就是福特生产线，云存储就是钢铁工业。也就是说，没有钢铁，就没有电，就不会有大规模工业化生产。没有云计算，大数据不会出来，如果云计算没有解决云存储的问题，也不会出来。”

王坚

如果简单来讲，我们可以通过一个图来进行标识：

中国科学院院士、西安交通大学教授徐宗本在刚刚结束的工业大数据大会·钱塘峰会上介绍，大数据是新一代信息技术的基础性技术，被普遍认为是继互联网之后，能对全球社会、经济、工业产生重大影响的技术。

面对一股面向大数据的市场狂热，徐院士讲到两点基本观点：

第一，我不认为大数据对近一两年GDP的贡献有那么大，但肯定的说对于三年、五年之后的GDP贡献巨大。换句话说，只有沉得下心，愿意扎扎实实打好基础的政府和企业，才能从大数据技术上获益。

第二，大数据技术并不是已经成熟的技术，是一个正在从应用中逐渐走向成熟的技术，目前的挑战多于成熟。

所以，要从整体视角来观察大数据和云计算，而不能因为其中一个而偏废其他，总体来讲，大数据技术与云计算都是很有效的工具手段，有待人们去不断挖掘。

我们用丛龙峰博士的话来作结：“历史规律告诉我们，任何一次大型技术革命，早期人们总是高估它的影响，会有一轮一轮的泡沫；中期又会低估它的影响，觉得不过是些概念而已；当你觉得它是概念的时候，它已经开始生根发芽，开始茁壮成长。”

【造奇智能产业新媒体】：国内第一家正式成立并开展运营的智能制造产业新媒体机构，聚焦工业4.0与智能制造时代的价值创造，以“深度影响智能制造进程，守望智能制造产业成长”为使命，链接产业企业、大学、研究机构、政府、资本等产业核心力量，通过创新和融合力量，提供深度观察、行业洞见、丰富资讯于一体的原创型、先锋新媒体平台。

“深度影响智能制造进程，守望智能制造产业成长”

我们聊起“大数据”和“云计算”时，常常把这两个名词概念混淆，觉得就是一个词。又或者知道这两者是有区别的，却又不知从何说起。今天，我和大家一起聊一聊“大数据”和“云计算”的联系与区别。

一、大数据

1、大数据的定义

著名的麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

研究机构Gartner给出的定义是“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

2、三个层面来了解大数据:

其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：

（1）第一层面：理论

理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

（2）第二层面：技术

技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程，都伴随着云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展。（这里我们下文再系统说）

（3）第三层面：实践

从总统竞选到奥斯卡颁奖、从web安全到灾难预测都离不开大数据的参与，大数据在企业商业智能、公共服务和市场营销三个领域拥有巨大的应用潜力和商机。正如那句俗语所言：“当你手上有一把锤子的时候，看所有的东西都是钉子。”

3、大数据的应用领域

综合来看，未来几年大数据在商业智能、政府服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好，大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。

（1）商业智能

商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

过去几十年，分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos的BI产品分析海量数据并生成报告。数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题：“某某人本季度的销售业绩是多少？”（基于结构化数据），但如果涉及决策和规划方面的问题，由于不能快速处理非结构化数据，传统的BI会非常吃力和昂贵。 大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限：

首先，它们都是“预设-抓取”工具，由分析师预先确定收集什么数据用于分析。

其次，它们都专注于报告“已知的未知”（Known unknowns），也就是我们知道问题是什么，然后去找答案。（而大数据会给出一些未知的未知，也就是你没有想到的一些问题的结果） 传统BI工具主要用于企业运营，侧重于成本控制和计划执行报告。

而大数据技术最主要的功能/应用是ETL（Extract、Transform、Load）。将近80%的Hadoop应用都与ETL有关，例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。

今天计算和存储硬件变得非常便宜，配合大量的开源大数据工具，人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。可以说，低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。 此外，处理性能的大幅提高（例如内存计算）使得实时互动分析更加容易实现，而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。 未来几年，随着企业间的兼并和新产品的不断推出，传统的BI工具将与大数据分析并存。

（2）公共服务

大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。如今，数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。

今天，城市正面临预算超支、基础设施难题以及从农村和郊区涌入的大量人口。这些都是非常紧迫的问题，而城市，也正是大数据计划的绝佳实验室。以纽约这样的大都市为例，政府公共数据公开化、以及市民生活的高度数字化（购物、交通、医疗等）等都是大数据分析的理想对象。

客观的市政数据，是消除争端，维系社会稳定的最佳纽带。当然，前提是让公民能够访问这些数据同时，保护好公民的隐私性和数据的安全性。当然，我们还需要更多的产品和技术让数据分析结果更容易被公众理解和接受（数据可视化）。

伴随着各国政务的数字化进程，以及政务数据的透明化，公民将能准确了解政府的运作效率。这是不可逆转的历史潮流，同时也是大数据最具潜力的应用领域之一。

（3）市场营销

大数据的第三大应用领域是市场营销。具体来说，有利于促进消费者与企业之间的关系。（卖得更多、更快、更有效率） 今天，最大的数据系统是web分析、广告优化等。今天的数字化营销与传统营销最大的区别就是个性化和精准定位。

如今，企业与客户之间的接触点也发生了翻天覆地的变化，从过去的电话和邮件地址，发展到网页、社交媒体账户等等。在这些五花八门的渠道里跟踪客户，粉丝和流量变现的年代，每一次阅读、转发对企业来说，都是一种推广行为，间接也可能促成企业产品交易。

二、云计算

1、云计算的定义

美国国家标准与技术研究院（NIST）定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。

云计算（cloudcomputing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

2、云计算特点

云计算是通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将与互联网更相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。

好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。

被普遍接受的云计算特点如下：

(1) 超大规模

“云”具有相当的规模，企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。

(2) 虚拟化

云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。

(3) 高可靠性

“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。

(4) 通用性

云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。

(5) 高可扩展性

“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。

(6) 按需服务

“云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以像自来水，电，煤气那样计费。

(7) 极其廉价

由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。

云计算可以彻底改变人们未来的生活，但同时也要重视环境问题，这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。

(8) 潜在的危险性

云计算服务除了提供计算服务外，还必然提供了存储服务。但是云计算服务当前垄断在私人机构（企业）手中，而他们仅仅能够提供商业信用。对于政府机构、商业机构（特别像银行这样持有敏感数据的商业机构）对于选择云计算服务应保持足够的警惕。一旦商业用户大规模使用私人机构提供的云计算服务，无论其技术优势有多强，都不可避免地让这些私人机构以“数据（信息）”的重要性挟制整个社会。对于信息社会而言，“信息”是至关重要的。另一方面，云计算中的数据对于数据所有者以外的其他用户云计算用户是保密的，但是对于提供云计算的商业机构而言确实毫无秘密可言。所有这些潜在的危险，是商业机构和政府机构选择云计算服务、特别是国外机构提供的云计算服务时，不得不考虑的一个重要前提。

2、云计算特点

云计算是通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将与互联网更相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。

好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。

被普遍接受的云计算特点如下：

(1) 超大规模

“云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器， Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。

(2) 虚拟化

云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。

(3) 高可靠性

“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。

(4) 通用性

云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。

(5) 高可扩展性

“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。

(6) 按需服务

“云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以像自来水，电，煤气那样计费。

(7) 极其廉价

由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。

云计算可以彻底改变人们未来的生活，但同时也要重视环境问题，这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。

(8) 潜在的危险性

云计算服务除了提供计算服务外，还必然提供了存储服务。但是云计算服务当前垄断在私人机构（企业）手中，而他们仅仅能够提供商业信用。对于政府机构、商业机构（特别像银行这样持有敏感数据的商业机构）对于选择云计算服务应保持足够的警惕。一旦商业用户大规模使用私人机构提供的云计算服务，无论其技术优势有多强，都不可避免地让这些私人机构以“数据（信息）”的重要性挟制整个社会。对于信息社会而言，“信息”是至关重要的。另一方面，云计算中的数据对于数据所有者以外的其他用户云计算用户是保密的，但是对于提供云计算的商业机构而言确实毫无秘密可言。所有这些潜在的危险，是商业机构和政府机构选择云计算服务、特别是国外机构提供的云计算服务时，不得不考虑的一个重要前提。

4、云计算环境作为大数据处理平台

（1）云计算环境中基本计算单元的分化

企业云计算平台上虽然有多个并行计算的CPU，但并没有创造出具有超强数据处理能力的超级CPU，因此云计算平台需要具有并行运算能力的软件系统。同时，当所有用户的数据全部放在云端时，虽然存储容量可以很方便地扩充，但面对大量用户同时发起的海量数据处理...

物联网，云计算，大数据是近两年科技、产业界的热门话题。分别什么意思？之间又有什么关系呢？很多人也非常感兴趣，经过学习了解，查阅资料，一点浅显认识和总结与朋友们分享。

物联网

简单理解：物物相连的互联网，即物联网。物联网在国际上又称为传感网，这是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮。世界上的万事万物，小到手表、钥匙，大到汽车、楼房，只要嵌入一个微型感应芯片，把它变得智能化，这个物体就可以“自动开口说话”。再借助无线网络技术，人们就可以和物体“对话”，物体和物体之间也能“交流”，这就是物联网。随着信息技术的发展，物联网行业应用版图不断增长。

现在的物联网产业以应用层、支撑层、感知层、平台层以及传输层这五个层次构成。

云计算

云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务商进行很少的交互。

经典应用案例：苹果icloud

苹果icloud不仅是一个云端硬盘，它可让你轻松访问你所有苹果设备上的一切内容，并自动同步所有设备中的文件、图片、音乐、日程表、邮件、联系人目录，更贴心的是，在你修改文件后还能自动将修改同步到所有苹果设备并对旧文件备份。你可以选择免费的5G存储空间，也可以每年花费24.99美元购买iTunes Match服务，这样一来，你可以通过任何苹果设备收听存放在苹果云服务器中的音乐。

大数据

大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

物联网和云计算的关系

云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

大数据与云计算的关系

大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

大数据、云计算和物联网的关系

物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合，也是互联网中枢神经系统萌芽。大数据代表了互联网的信息层(数据海洋)，是互联网智慧和意识产生的基础。包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。云计算与物联网则推动了大数据的发展。

云计算、大数据和物联网代表了IT领域最新的技术发展趋势，三者既有区别又有联系。云计算最初主要包括了两类含义：一类是以谷歌的GFS和MapReduce为代表的大规模分布式并行计算技术;另一类是以亚马逊的虚拟机和对象存储为代表的“按需租用”的商业模式。

随着大数据概念的提出，云计算中的分布式计算技术开始更多地被列入大数据技术，而人们提到云计算时，更多指的是底层基础IT资源的整合优化以及以服务的方式提供IT资源的商业模(如Iaas、PaaS、SaaS)。

从云计算和大数据概念的诞生到现在，二者之间的关系非常微妙，既密不可分，又千差万别。因此，我们不能把云计算和大数据割裂开来作为截然不同的两类技术来看待。此外，物联网也是和云计算、大数据相伴相生的技术。

云计算、大数据和物联网三者已经彼此渗透、相互融合，在很多应用场合都可以同时看到三者的身影，在未来，三者会继续相互促进、相互影响，更好地服务于社会生产和生活的各个领域。

下面总结一下三者的联系与区别：

1、大数据、云计算和物联网的区别

大数据侧重于海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活;云计算本质上旨在整合和优化各种IT资源，并通过网络以服务的方式廉价提供给用户;物联网的发展目标是实现物物相连，应用创新是物联网发展的核心。

2. 大数据、云计算和物联网的联系

从整体上看，大数据、云计算和物联网这三者是相辅相成的。大数据根植于云计算，大数据分析的很多技术都来自于云计算，云计算的分布式和数据存储和管理系统(包括分布式文件系统和分布式数据库系统)提供了海量数据的存储和管理能力，分布式并行处理框架MapReduce提供了海量数据分析能力，没有这些云计算技术作为支撑，大数据分析就无从谈起。反之，大数据为云计算提供了“用武之地”，没有大数据这个“练兵场”，云计算技术再先进，也不能发挥它的应用价值。

物联网的传感器源源不断产生的大量数据，构成了大数据的重要来源，没有物联网的飞速发展，就不会带来数据产生方式的变革，即由人工产生阶段向自动产生阶段，大数据时代也不会这么快就到来。同时，物联网需要借助于云计算和大数据技术、实现物联网大数据的存储、分析和处理。

云计算、大数据和物联网，三者会继续相互促进、相互影响，更好地服务于社会生产和生活的各个领域。

无论是企业还是个人，要想不被时代淘汰，唯有创新和永不停歇地前进！淘汰我们的，从来不是我们的竞争对手，而是我们自己未及时更新的观念！时代机遇永远属于擅于把握趋势并且敢于行动的人！

相关文章点击：

解密云计算，大数据，物联网（视频看完就明白了）

物联网，区块链、大数据,财富价值与发展前景！！！

刚刚，国家传来大消息！一场大风暴就要来了！无人幸免！

你选对原始股了吗？物联网造就时代的企业！

国家物联网平台，你是不是也在找

我国搭建全国性物联网公共平台

导读：“夫风生于地，起于青苹之末，侵淫溪谷，盛怒于土囊之口，……”随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长。大约每两年翻一番，这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。

DT时代，未来已来——数据“大爆炸”

首先要明白大家为何从前几年开始谈大数据了？这是一个基本问题，包含着对当下数据现实的基本认识。一个不可忽视的事实是，随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长。大约每两年翻一番，这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。

数据“大爆炸”

对于如此巨量数据（而且单纯的增量数据都是一个巨量），与之相关的存储、分析、流转、使用到交易等等环节产生了一系列关联的问题，而在当下的时间节点，我们不得不明确面对，而不仅仅是先找个地方把数据存起来。

国家信息中心专家委员会主任宁家骏表示：大数据是指无法在一定时间内使用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集。大数据不仅仅是大，还有它的复杂性和沙里淘金的重要性。

以上是宁家骏从技术分析角度对数据与大数据做的区分，传统软件处理的数量主要是结构化数据，而且数量上相对小。当规模大到需要新的技术方案的时候，那正是我们重新认识它的时候。

在云联星空看来，大数据有两大特点，一是数据来源多源，包括各种结构化数据和非结构化数据，如网络日志、视频、图片、地理位置信息等等，同时数量相对巨大，大数据中的‘大’本身就是一个相对的概念；二是数据处于“on line”即在线的状态，能够随时被吸取和关联，并进行分析。

一般来讲，更多智能硬件和这能设备的加入，更多数据实时产生，于是就需要大数据技术来实现对数据信息的价值挖掘。大数据技术包括了数据采集，数据存取，基础架构，数据处理，统计分析，数据挖掘，模型预测，结果呈现等八个方面。

而以上几个方面都离不开云平台和云计算能力，比如说数据采集之后的数据存储，现在很多非核心敏感数据都可以存储在云端；数据挖掘也是需要通过云计算和机器学习才能实现。那什么才是云计算呢？

云计算——低成本部署、随需使用的计算大脑

所谓云计算，非常教科书的说法是“能通过网络访问可扩展的、灵活的、可共享的物理或虚拟资源池，并按需自助获取和管理这些资源的模式。其中资源实例包括服务器、操作系统、网络、软件、应用和存储设备等。 ”

从以上概念可以看出其包括软件、硬件等资源，简单说云计算有三层云平台，第一个是Iaas（Infrastructure as a Service），基础设施即服务，以前这些资源都是企业固有资源，现在可以不再拥有，通过平台服务商提供，减轻部署成本；

第二个是Paas（Platform as a service），平台即服务，开放式的API可以由合作方提供行业和内容的服务；

第三个是SaaS（Software as a service），软件即服务。比如我们经常使用的手机APP等；

云计算有一个很重要的特点和优势就是资源池化，就是把Iaas，Paas，Saas层的资源（CPU、存储、网络等）放入到资源池中(云服务器)，由云服务器进行集中管理。云计算里所有的服务都是通过资源池里的资源而提供的。

那如何理解大数据与云计算的关系？

人工智能、深度学习，这些都是二十年前就有的技术，但是二十年前没有大数据，没有可以关联的数据。所以大数据的故事从有了关联才真正开始。那如何应用大数据?首先要了解数据的生命周期。“布点”、“收集”、“存储”，这些是前端，之后需要对数据做“识别”、“关联”、“分析”。还有一个能把整个过程包起来的，就是“实时刷新”。这就是数据的生命周期，它是一个闭环。不管你怎么使用大数据，你首先要了解这个周期。所以，要从整体视角来观察大数据和云计算，而不能因为其中一个而偏废其他，总体来讲，大数据技术与云计算都是很有效的工具手段，有待人们去不断挖掘。

历史规律告诉我们，任何一次大型技术革命，早期人们总是高估它的影响，会有一轮一轮的泡沫；中期又会低估它的影响，觉得不过是些概念而已；当你觉得它是概念的时候，它已经开始生根发芽，开始茁壮成长。”

很久没有在微信公众号冒泡了，有人再问张老师最近去哪里了？不在文化艺术界，不在艺术金融界，文化+互联网去届，他去了哪里？难道去外星了吗？还是潜藏在在地球的某一个角落里“待机”突围？答案就在这里......小编带你走进21世界的高科技时代...

21世纪进入高科技时代，互联网更新换代的速度无可比拟，2018年最火的A（人工智能）B（区块链）C（云计算）D（大数据）四大编程语言，下面我们就四种编程语言的发展趋势以及相互之间的联系做出详细的介绍和对比，并且同时结合目前最火的金融业做以结合和对比，分析当前ABCD存在的利弊。

（一）云计算应用进入深水区，将更加关注安全稳定与风险防控

云计算技术发展已经进入成熟期，金融云的应用也正在向更加核心和关键的“深水区”迈进。据中国信息通信研究院的调研，已有过半数的金融机构使用OpenStack等开源云计算技术。传统计算、网络和存储云方案已经同质化，客户需要的是上层PaaS甚至SaaS能力甚至是业务和商业解决方案能力，有互联网金融实际业务经验、有生态合作伙伴的厂商更能得到客户青睐。云这个领域特别强调“吃自己的狗食”。

据美国国家标准技术研究院 (NIST) 关于云计算的定义是 : “云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、 便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池 ( 资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务等 ) ，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。”“云计算”概念产生于谷歌和 IBM 等大型互联网公司处理海量数据的实践。2006 年 Google 首席执行官埃里克 · 施密特 (Eric Schmidt) 在搜索引擎大会首次提出 “云计算”的概念。那么大数据是否存在着风险那？今天小编就和大家一起探讨一下“云计算”这个一直很火的名字。

云计算面临的技术挑战利用云计算解决海量异构信息处理和多样化复杂应用的整合问题，成为众多金融机构的选择，但这一方式也给金融 行业以及金融监管带来挑战。第一层面的挑战基于“云计算”本身，其自带属性易发生风险；第二层面的挑战基于“云计算”与金融的结合所产生的更为明显的集聚性风险。

云计算的基础性风险

数据存取缺乏控制或不易取用，是造成金融机构及政府不敢贸然采用云方案的主要原因。云安全联盟 ( Cloud Security Alliance ，CSA) 定义了云计算七个方面的主要风险：数据损害、共享技术的议题、窃取账户及服务；危险的局内人；滥用云计算；不安全的程序接口与其他未知风险

基于云环境下的金融信息系统的安全性风险

对于金融企业的基础设施而言，物理安全十分重要。云计算环境下的大部分金融系统往往需要在浏览器内访问客户 端，网络服务器成为其沟通的纽带和桥梁。基础的金融信息风险常涉及两个方面：一是金融内部人员的滥用导致金融资产损失；二是金融设施的缺陷使部分金融业务陷入中断。云计算下网络金融系统最大的安全隐患在于病毒或木马的侵袭。网络服务器未受到有效保护，一旦遭到病毒入侵，网络数据就会丢失，云计算环境下的金融服务体系，因其具有特殊的分布性，针对其中的敏感数据，必须采取针对性的保护措施。

基础性风险防控建议企业及政府对是否导入云计算的考虑集中在云计算的风险控制上，在规划导入云技术及云外包服务前，必须先考虑相 关风险是否可被管控。在云环境中制作或转移数据时，用户必须将数据分类，分析其安全需求，并定义云服务商应如何存储或传递那些数据。此外，数据安全等级的分类和定义，应依据云服务商所定的安全标准来进行。

云计算环境下金融系统风险防范建议：在金融系统的应用过程中注重金融信息安全评估，在发现金融系统的安全隐患时及时修复。有效控制金融信息，制定 安全的金融系统策略和科学决策，保证系统的完整性和可靠性，重视金融信息管控治理。

注重金融信息安全处理加强金融信息安全评估重视金融信息管控治理

大数据技术风险与防范，大数据面临的风险

数据窃取：大数据采用云端存储处理海量数据，对数据的管理较为分散，对用户进行数据处理的场所无法控制，难以区分合 法用户与非法用户，容易导致非法用户入侵，窃取重要信息，在网络空间，大数据更容易成为攻击目标。

非法添加和篡改分析结果：黑客入侵大数据系统，非法添加和篡改分析结果，可能对金融机构以及个人甚至政府的决策造成干扰。个人信息泄露面临用户移动客户端安全管理和个人金融隐私信息保护的双重安全挑战，企业较难在安全性与便利性之间达成 平衡。

数据存储安全

“数据大集中”在中国金融业获得广泛认可。一些大型券商和银行纷纷建设数据种子作为金融服务的核心和基 础。大数据对数据存储的物理安全性、多副本性要求较高。一方面各类复杂数据的集中存储易出现存储混乱，造 成安全管理违规。另一方面安全防护手段的更新升级速度无法跟上数据量的非线性增长，大数据安全防护容易出现漏洞。大数据风险防控政策建议

建立大数据金融系统

大数据金融生态系统是指金融大数据与从事大数据金融活动的个人、家庭、厂商、政府、非政府组织等社会行为体之间 共同形成的动态系统整体。

大数据金融系统可用下图表示：

各主体在从事金融交易活动时会产生海量金融大数据，这种大数据呈几何增长，构建海量金融大数据与大数据金融活 动相互影响的大数据金融生态系统非常重要。加强对系统内不法行为的规制，杜绝信息篡改、窃取，保护个人隐私，促 进信息流的良性循环，保证数据的真实可靠。引入信用系统、评级系统等，强化金融大数据系统的安全性和可靠性。

（二）大数据应用走向跨界融合，标准与规范是未来发展关键

金融行业数据资源丰富，而且业务发展对数据依赖程度高。大数据技术在金融领域的应用起步早、发展快，已经成为金融行业的基础能力。当前，金融行业的大数据应用已经非常普遍和成熟，也取得了较为显著的应用成效，最大的特点是数据资产化的愈加凸显、有深度的大数据分析变得越来越重要，用户画像和知识图谱成为最重要的技术。17年知识图谱一下子火起来，除了传统实体知识图谱外，事件图谱（描述动态关系）开始越来越重要，即实时性要求越来越高，时间就是金钱。另外，还有一个关键问题就是合法获取数据，涉及法律、政策、技术、机制等问题，需要各方推动和努力。

（三）人工智能应用加速发展，从计算向感知与认知的高阶演进

人工智能一般分为计算智能、感知智能和认知智能三个层次。从目前人工智能在金融领域的应用趋势来看，计算智能通过与大数据技术的结合应用，已经覆盖营销、风控、支付、投顾、投研、客服各金融应用场景。人工智能最重要就是AIinall，传统金融很多是“知道型”的业务，按规则、经验办事，很多简单重复性工作被证明完全可以被AI取代（例如客服），认知型的业务目前看也可能机器不比人差（例如智能投顾、智能营销）。那么金融业最重要的是如何最大发挥人的价值。一是风险防范，AI算法不一定完全正确需要人在样本特征准备或审核上来补充；二是金融创新，创新是门艺术，目前没有证据表明AI在创新上有啥独到之处，所以人的创新非常重要；三是发挥领域知识的价值，AI目前最大的缺陷就是它是没有常识是不行的，知识会成为重要的竞争力分水岭，知识图谱、业务规则补充、业务数据标注这些都是产生知识的手段。

（四）区块链从概念走向应用，前景广阔但仍面临多重制约

区块链技术近年来一直受到广泛关注，其技术公开、不可篡改和去中心化的技术属性，拥有在金融领域应用的先天优势，因为本质上区块链就是一种经济模式，主要解决非信任网络的记账问题，如果说其他技术主要是生产力变革，区块链更像是生产关系变革，我们有几个判断，（1）区块链的技术还没有成熟到金融级，包括金融经常用的联盟链有没有技术问题，还是一个探索的过程，所以会看到并没有大型的金融区块链应用（非数字货币类）上线，尝试很多，普及还早；（2）因为区块链不仅仅是技术，所以这一轮技术革命中区块链的影响要远大于其他技术，可能会有颠覆性的业务、技术或者企业出现，这个趋势是不可阻挡的，有人说这是价值互联网的春天可能并不过分；（3）区块链3.0叫去中心化应用就是应用生态将决定最后的赢家。目前公链和私链（或联盟链）都有一些金融应用，但还不成气候，应该胜负未分，这里面大公司不一定有优势，开源力量不可小觑；（4）政策风险仍然很大，包括最近ICO还有代币发行，有些可能就是伪创新。

（五）行业应用需求不断扩展，将反向驱动金融科技持续创新发展

在高技术满足需求的同时，也将在需求的驱动下不断发展创新。金融科技应用在推动金融行业转型发展的同时，金融业务发展变革也在不断衍生出新的技术应用需求，将实现对金融科技创新发展的反向驱动。这种驱动可以从发展和监管两条主线上得到显著体现：一是发展层面，新技术应用推动金融行业向普惠金融、小微金融和智能金融等方向转型发展，而新金融模式又衍生出在营销、风控和客服等多个领域的一系列新需求，要求新的技术创新来满足。二是监管层面，互联网与金融的结合带来了一系列创新的金融业务模式，但同时互联网金融业务的快速发展也带来了一系列的监管问题，同样对金融监管提出了新的要求，需要监管科技创新来实现和支撑。从未来的发展趋势看，随着金融与科技的结合更加紧密，技术与需求相互驱动作用将更加明显，金融科技的技术创新与应用发展将有望进入更加良性的循环互动阶段。

（六）新一代信息技术形成融合生态，推动金融科技发展进入新阶段

小编认为云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术并非彼此孤立，而是相互关联、相辅相成、相互促进的。大数据是基础资源，云计算是基础设施，人工智能依托于云计算和大数据，推动金融科技发展走向智能化时代。区块链为金融业务基础架构和交易机制的变革创造了条件，它的实现离不开数据资源和计算分析能力的支撑。从未来发展趋势看，云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术，在实际应用过程变得越来越紧密，彼此的技术边界在不断削弱，未来的技术创新将越来越多的集中在技术交叉和融合区域。尤其是在金融行业的具体应用落地方面，金融云和金融大数据平台一般都是集中一体化建设，人工智能的相关应用也会依托集中化平台来部署实现，新一代信息技术的发展正在形成融合生态，并推动金融科技发展进入新阶段，要知后事如何请听下次分解，欢迎大家与张老师互动与交流

云计算是什么？云计算与大数据要学啥？云计算的虚拟空间无限大，物联网和互联网产生的大量数据，要找一个地方集中存储和处理，就要用云来存储。比如我们平时手机或电脑存储空间不够的情况下，会把一些图片及视频存在云盘，云端。

云计算，简单说就是把你自己电脑里的或者公司服务器上的硬盘、CPU都放到网上，统一动态调用，现在最有名的云计算服务商是亚马逊的AWS。以前你要玩最新的大型3D游戏或者做了个大型3D动画需要渲染，首先想到的都是重新买一台更高配置电脑或者换个显卡等；

有了云计算之后，你只需要一台显示器，连到服务商的云计算平台上，如果想玩两天新游戏，就单独购买这两天的高配CPU和显卡，只付两天的钱，玩腻了就恢复成普通的配置；如果你今晚要做大量渲染，就买今晚几个小时的高配，第二天早上拿到成片，就可以恢复原来的配置。所有这些计算和渲染工作都在云计算服务商的数据中心统一完成，你只需要按小时甚至按分钟计费，不用再自己买电脑和服务器了。做云计算的服务商都会自建数据中心。

大数据，简单说，就是把所有的数据放到一起分析，找到关联，实现预测。这里的所有数据对应的是之前的抽样调研取得的部分数据。比如传统的市场调研方法，就是去大街上或者网上发问卷，能得到成百上千份结果就很不错了，或者邀请几个典型用户到会议室访谈一下；大数据的做法是把收集所有人的数据进行分析，把每个人都当做独立个体进行分析，而不是找群体特征。大数据的结果就是更精准，更细致，更个性化。

再比如我们经常会看一些现代谍战片，侦察部如何找到罪犯？就是通过全城监控录像，在海量数据中搜索一个人的面孔，犯罪分子只要出现在监控中都会保留一条数据及位置，从而更好地实施下一步方案，大大提高破案效率。这也是企业为什么在极力追捧云计算大数据技术。再比如京东、淘宝、今日头条、新浪、百度、网易、等购物网站，就是采用这种技术。今天看过或搜过的，下次再打开就会主动推送什么类型的文章。

简单的说大数据就是超级存储的意思，海量数据上传到云平台后，大数据就会对数据进行深入分析和挖掘。在在各行各业均存在大数据。比如天气预报，气象中心会通过卫星发送回气象局无数条关于空气温度、湿度、密度、空气微粒等的数据，运用大数据技术，从而分析判断出这些数据。得出天气状况、空气质量、温度及风量。再比如将几千辆车的数据位置信息综合起来分析出某条路的拥堵状况。大数据必须有云作为它的基础架构，才可以推广并体现出强大的实用价值。云计算和大数据是相辅相成的。